每当从Tensorflow hub加载模型时，Colab内核都会重新启动

我想尝试tensorflow hub中提供的嵌入，具体来说是“通用句子编码器”。我尝试了提供的例子（） 而且效果很好。因此，我尝试对“多语言”模型进行同样的操作，但每次加载多语言模型时，colab内核都会失败并重新启动。问题是什么？我该如何解决

将tensorflow导入为tf
将tensorflow_hub导入为hub
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
导入操作系统
作为pd进口熊猫
进口稀土
导入seaborn作为sns
导入tf_语句块
进口句子
#导入通用句子编码器的TF集线器模块
嵌入=集线器模块（“https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/1“”//这是内核死亡的地方。
打印（“导入模型”）
#计算每条消息的表示形式，显示支持的各种长度。
字=”코끼리"
句子=”나는 한국어로 쓰여진 문장이야."
第段=(
"동해물과 백두산이 마르고 닳도록. "
"하느님이 보우하사 우리나라 만세~")
信息=[单词、句子、段落]
#减少日志输出。
设置详细性（tf.logging.ERROR）
使用tf.Session（）作为会话：
运行（[tf.global\u variables\u initializer（），tf.tables\u initializer（）]））
message_embeddings=session.run（嵌入（消息））
对于i，在枚举中嵌入message_（np.array（message_embeddings.tolist（））：
打印（“消息：{}”。格式（消息[i]））
打印（“嵌入大小：{}”。格式（len（message_嵌入）））
消息\u嵌入\u片段=“，”。加入(
（消息嵌入[:3]中x的str（x）表示x）
打印（“嵌入：[{}，…]\n”。格式（消息嵌入片段））

我对多语言句子编码器也有类似的问题。我通过将tensorflow版本指定为1.14.0，将tf sentencepiece指定为0.1.83来解决它，因此在colab中运行代码之前，请尝试：

!pip3 install tensorflow==1.14.0
!pip3 install tensorflow-hub
!pip3 install sentencepiece
!pip3 install tf-sentencepiece==0.1.83

我能够在colab中复制您的问题，此解决方案正确加载了模型：

这似乎是sentencepiece和tensorflow之间的兼容性问题，请检查此问题的更新。 让我们知道进展如何。祝你好运，我希望这会有所帮助

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编辑：如果tensorflow版本1.14.0不起作用，请将其更改为1.13.1。一旦tensorflow和sentencepiece之间的兼容性得到解决，这个问题就应该得到解决。

仍然存在问题…：（加载模型时，colab会话一直以未知原因重新启动…这很奇怪。请尝试：！pip3 install tensorflow==1.13.1，不要忘记先重新启动运行时。很高兴这样做：）跟踪我发送的链接上的更新，将相应地更改答案，以便对每个人都有效。